Tag: sklearn-pandas

Python-Modul, die eine Brücke zwischen Scikit-Learn ist Machine-Learning-Verfahren und pandas-Stil DataFrames

Wie zu normalisieren, die Trainieren und Testen von Daten mit MinMaxScaler sklearn

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So, ich habe diese Zweifel und die Suche nach Antworten. Die Frage ist also, wenn ich, from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,7,9,15,16,1,5,6,2,4,8,9],'B':[15,12,10,11,8,14,17,20,4,12,4,5,17,19],'C':['Y','Y','Y','Y','N','N','N','Y','N','Y','N','N','Y','Y']}) df[['A','B']] = min_max_scaler.fit_transform(df[['A','B']]) df['C'] = df['C'].apply(lambda x: 0 if x.strip()=='N' else

statistische Zusammenfassung Tabelle in sklearn.linear_model.ridge?

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In OLS form StatsModels, die Ergebnisse.Zusammenfassung zeigt eine Zusammenfassung der regression Ergebnisse (z.B. AIC, BIC, R-squared, ...). Gibt es eine Möglichkeit zu haben, diese zusammenfassende Tabelle in sklearn.linear_model.ridge? Ich weiß zu schätzen, wenn jemand mich leiten. Danke.

Sklearn SVM: SVR und SVC, immer die gleiche Vorhersage für jeden Eingang.

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Hier ist ein einfügen der code: SVM-sample-code Ich habe ein paar von den anderen Antworten auf dieses problem...und es scheint, wie diese bestimmte iteration das problem ist ein bisschen anders. First off, meine Eingänge sind normalisiert, und

Sklearn LabelEncoder wirft TypeError in der Art

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Ich bin lernen maschinelles lernen Verwendung Titanic Datensatz von Kaggle. Ich bin mit LabelEncoder von sklearn zu transformieren text-Daten in numerische labels. Der folgende code funktioniert für "Sex" aber nicht für "Eingeschlagen". encoder = preprocessing.LabelEncoder() features["Sex"] =

sklearn SVM fit() "ValueError: Einstellung der ein array-element mit einer Sequenz"

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Ich bin mit sklearn anwenden svm auf meine eigenen Bilder. Die Bilder werden in ein data frame. Ich pass auf die fit-Funktion ein numpy-array, 2D-Listen, diese 2D-Listen stellt Bilder und der zweite Eingang ich übergebe der Funktion

python sklearn multiple lineare regression-display r-squared

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Rechnete ich meine multiplen linearen Regressionsgleichung und den will ich sehen adjusted R-squared. Ich weiß, dass der score-Funktion ermöglicht es mir, um zu sehen, r-squared, aber es ist nicht angepasst. import pandas as pd #import the pandas

Kein Modul namens "pandas" in Pycharm

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Ich lese alle Themen, aber ich nicht lösen kann, mein problem: Traceback (most recent call last): File "/home/.../.../.../reading_data.py", line 1, in <module> import pandas as pd ImportError: No module named pandas Dies ist meine Umgebung: Ubuntu 14.04

TypeError: unhashable geben

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Schrieb ich ein kleines Stück code zu tun, die lineare regression mit sklearn. Ich noch eine 2 Spalte der csv-Datei (Spalte Namen X,Y mit zahlen) und wenn ich die Datei sehe ich, dass der Inhalt richtig Lesen

sklearn geschichtete Stichprobe basierend auf einer Spalte

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Ich habe eine ziemlich große CSV-Datei mit amazon prüfen Sie die Daten, die ich gelesen habe in einem Pandabären-Daten-frame. Ich möchte teilen Sie die Daten 80-20(Zug-test), aber dabei möchte ich sicherstellen, dass die geteilten Daten ist proportional

Multivariate/Multiple Lineare Regression in Scikit Lernen?

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Ich habe ein dataset (dataTrain.csv & dataTest.csv).csv-Datei mit diesem format: Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z) 273.1,24.675,0.806677258 313.1,24.675,0.888394713 ...,...,... Bauen regression-Modell und die Vorhersage mit diesem code: import pandas as pd from sklearn import linear_model dataTrain = pd.read_csv("dataTrain.csv") dataTest = pd.read_csv("dataTest.csv") #